最新のリリースでは,このページがまだ翻訳されていません。このページの最新版は英语でご覧になれます。

ttest2

2标本吨検定

ページ内をすべて折りたたむ

構文

h = ttest2 (x, y)
H = ttest2（X，Y，名称，值）
(h p) = ttest2 (___)
(h p, ci,统计)= ttest2 (___)

説明

例

h= ttest2 (x,y)は,2标本吨検定を使用して，ベクトルxとyのデータが,等しい平均と,等しいが未知の分散の正規分布からの独立した無作為標本から派生しているという帰無仮説の検定の判定を返します。対立仮説は,xとyのデータは,平均が等しくない母集団から派生しているとします。検定で帰無仮説が有意水準5%で棄却された場合,結果hは1,それ以外の場合は0になります。

例

h= ttest2 (x,y,名称,值)は1つまたは複数の名前と値のペア引数で指定された追加オプションを使用して,2標本t検定の検定の判定を返します。たとえば,有意水準を変更したり,等分散を仮定せずに検定を実行することができます。

例

(h,p)= ttest2 (___)は,前の構文の入力引数のいずれかを使用して,検定のp値であるpも返します。

例

(h,p,ci,统计数据)= ttest2 (___)は，母集団平均の差に対する信頼区间ciと,検定統計量に関する情報を含む统计数据構造体も返します。

例

すべて折りたたむ

ライブスクリプトを開く

データセットを読み込みまつす2の試験における学生の採点データを表すデータ行列の1列目と2列目を含むベクトルを作成します。

负载examgradesx =成绩(:1);y =成绩(:,2);

2つのデータ標本が,等しい平均の母集団から派生しているという帰無仮説を検定します。

[h p, ci,统计]= ttest2 (x, y)
h = 0
p = 0.9867
ci =2×1-1.9438 - 1.9771
统计=结构体字段:TSTAT：0.0167 DF：238 SD：7.7084

h = 0の戻り値は,ttest2が既定の有意水準5%で帰無仮説を棄却しないことを示します。

ライブスクリプトを開く

データセットを読み込みまつす2の試験における学生の採点データを表すデータ行列の1列目と2列目を含むベクトルを作成します。

负载examgradesx =成绩(:1);y =成绩(:,2);

2つのデータベクトルが等しい平均の母集団から派生しているという帰無仮説を,その母集団の分散も等しいと仮定せずに検定します。

(h p) = ttest2 (x, y,“Vartype”,“不平等”)
h = 0
p = 0.9867

h = 0の戻り値は,等しい分散が仮定されない場合であっても,ttest2が既定の有意水準5%で帰無仮説を棄却しないことを示します。

入力引数

すべて折りたたむ

標本データ。ベクトル,行列または多次元配列として指定します。ttest2は南値を欠損データとして扱い,それらのデータを無視します。

  • xおよびyがベクトルとして指定されている場合,同じ長さにする必要はありません。

  • xとyが行列として指定されている場合,これらの列数を同じにしなければなりません。この場合,ttest2はt検定を各列で別個に実行し,結果のベクトルを返します。

  • xとyが多次元配列として指定されている場合,それらのサイズは,大きさが1でない最初の次元を除くすべてに対して同じでなければなりません。

データ型：单|双

標本データ。ベクトル,行列または多次元配列として指定します。ttest2は南値を欠損データとして扱い,それらのデータを無視します。

  • xおよびyがベクトルとして指定されている場合,同じ長さにする必要はありません。

  • xとyが行列として指定されている場合,これらの列数を同じにしなければなりません。この場合,ttest2はt検定を各列で別個に実行し,結果のベクトルを返します。

  • xとyが多次元配列として指定されている場合,それらのサイズは,大きさが1でない最初の次元を除くすべてに対して同じでなければなりません。ttest2は大きさが1でない最初の次元に対して機能します。

データ型：单|双

名前と値のペアの引数

オプションの名称,值引数のコンマ区切りペアを指定します。的名字は引数名で,值は対応する値です。的名字は引用符で囲まなければなりません。名1，值1，...，NameN，值Nのように，复数の名前と値のペアの引数を，任意の顺番で指定できます。

例:'尾巴'， '右'， '阿尔法'，0.01， 'VARTYPE'， '不平等'は,有意水準1%での右側検定を指定し,xとyの母集団分散は等しいと仮定しません。

仮说検定の有意水准。'Α'と(0,1)の範囲内のスカラー値で構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。

例:'阿尔法'，0.01

データ型：单|双

平均を検定する入力行列の次元。“暗”と正の整数値で構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。たとえば,“暗”,1を指定すると列の平均が検定され,“暗”,2では行の平均が検定されます。

例:“暗”,2

データ型：单|双

評価する対立仮説のタイプ。“尾巴”と以下のいずれかで構成される,コンマ区切りのペアとして指定します。

“两个” 母集団平均は等しくないという対立仮説を検定します。
'对' xの母集団平均はyの母集団平均よりも大きいという対立仮説を検定します。
“左” xの母集団平均はyの母集団平均よりも小さいという対立仮説を検定します。

例:“尾巴”,“对”

分散タイプ。“Vartype”と,次のいずれかで構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。

“平等” xとyは未知だが等しい分散の正規分布から派生しているという仮定を使用して検定を実行します。
“不平等” xとyは未知の等しくない分散の正規分布から派生しているという仮定を使用して検定を実行します。これは,ベーレンス・フィッシャー問題と呼ばれます。ttest2は有効な自由度に対してサタースウェイト近似を使用します。

Vartypeは単一の分散タイプでなければなりません。xが行列または多次元配列であっても同様です。

例:“Vartype”、“不平等”

出力引数

すべて折りたたむ

1または0として返される仮说検定の结果。

  • h= 1の场合，有意水准αで帰无仮说が弃却されることを示します。

  • h= 0の场合，有意水准αで帰無仮説が棄却できなかったことを示します。

検定のp値。[0,1]の範囲のスカラー値として返されます。pは,帰無仮説に基づく観測値と同様に,極端な検定統計量,またはより極端な検定統計量が観測される確率です。pの値が小さい場合,帰無仮説の妥当性に問題がある可能性があります。

xとyの母集団平均の差に対する信頼区間.100×(1 -α)%の信頼区間の下限と上限を含む2要素ベクトルとして返されます。

2標本t検定の検定統計量。以下を含む構造体として返されます。

  • tstat——検定統計量の値。

  • df——検定に対する自由度。

  • sd——母標準偏差のプールされた推定値(等しい分散の場合)または母集団標準偏差のプールされていない推定値を含むベクトル(異なる分散の場合)。

詳細

すべて折りたたむ

2标本吨検定

2标本吨検定は，2つの独立したデータ标本の位置パラメーターを比较するパラメトリック検定です。

検定統計量は次のようになります。

t = x ¯ − y ¯ 年代 x 2 n + 年代 y 2 米 ,

ここで, x ¯ と y ¯ は标本平均，Sxと年代yは標本標準偏差,nとmは標本サイズです。

分散が等しい母集団から2つのデータ標本が派生していると仮定した場合,帰無仮説における検定統計量は自由度がn + m - 2のスチューデントのt分布になり,標本標準偏差はプールされた標準偏差で置き換えられます。

年代 = ( n − 1 ) 年代 x 2 + ( 米 − 1 ) 年代 y 2 n + 米 − 2 。

2つのデータ標本は分散が等しい母集団から派生していると仮定しない場合,帰無仮説に基づく検定統計量には,サタースウェイトの近似によって与えられる自由度のスチューデント近似のt分布が存在します。この検定は,ウェルチのt検定と呼ばれる場合もあります。

多次元配列

多次元配列は3つ以上の次元をもつ配列です。たとえば,xが1 x 3 x 4の配列の場合,xは3次元配列です。

大きさが1でない最初の次元

大きさが1でない最初の次元とは,配列の次元のうちサイズが1ではない最初の次元です。たとえば,xが1 x 2 x 3 x 4の配列である場合,xの大きさが1でない最初の次元は2番目の次元です。

ヒント

  • sampsizepwrを使用して以下を计算します。

    • 指定された検出力およびパラメーター値に対応する標本サイズ

    • 真のパラメーター値が与えられた場合に特定の標本サイズに対して達成される検出力

    • 指定された標本サイズおよび検出力で検出できるパラメーター値

拡張機能

参考

||

R2006aより前に导入

统计和机器学习工具箱ドキュメンテーション
サポート
机械学习をマスターする：MATLABステップ·バイ·ステップガイド

机械学习をマスターする：MATLABステップ·バイ·ステップガイド

电子书をダウンロードする